SCALER：可擴展自適應推理環境，強化大型語言模型的強化學習表現

SCALER：維持學習信號的自適應推理環境

SCALER是一套可擴展的自適應推理訓練環境，旨在讓強化學習持續為大型語言模型提供有效的學習信號。當任務難度與模型能力脫節，或訓練被少數題型主導時，傳統強化學習常出現進展停滯。

核心包含兩個元件。首先是一個可擴展的合成流水線，將真實程式設計題轉換為可驗證、可控難度且可無限生成的推理實例，確保訓練過程保有強正確性驗證；其次是自適應多環境訓練策略，動態調整實例難度並策展活躍環境集合，以追蹤模型能力前緣並維持分佈多樣性。

這種協同自適應避免了報酬稀疏問題，降低模型對窄化題型的過度擬合，並支持訓練在更長時間尺度上的持續改進。作者在多項推理基準上的實驗顯示，與固定資料集的強化學習基準相比，SCALER能帶來更穩定且長期的表現提升，對利用強化學習強化人工智慧推理能力的研究具實際參考價值。

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原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。